변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?제 데이터에는 약 15 개의 다른 변수 (물 오염 물질)가 있으며 상호 작용이 있는지 확인하려고합니다. VIF를 사용할 수 없으므로 (옵션으로 표시되지 않음) Fishers Exact Test를 실행하여 공선 성이 있는지 확인합니다. 첫 번째 변수부터 시작하여 서로의 변수에 대해 테스트를 실행하고 전체 변수 목록에 대해이 작업을 수행합니다. 첫 번째 변수는 데이터의 다른 10 개 변수와 상호 작용합니다. 이것이 내 질문이 들어오는 곳입니다. 변수가 다른 변수와 여러 상호 작용하는 것이 좋지 않습니까? 아니면 특정 데이터 세트에서 발생할 수있는 일입니까?
또 다른 질문이 있습니다. 3 자 상호 작용이있을 수 있다는 것을 알고 있지만 언제 그렇게하는 것이 적절합니까? 4 자 및 5 자 상호 작용 또는 그 이상을 가질 수 있습니까?
감사합니다.
해석학Re : 변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?일반적으로 '상호 작용'이라는 용어를 사용하여 두 개 이상의 요인이 포함 된 반응에 대한 비선형 효과를 나타냅니다. 그게 당신의 의미입니까?아니면 예측 변수 간의 상관 관계를 의미합니까? 응답 변수는 언급하지 않습니다.
예상 할 수있는 상호 작용 효과의 복잡성과 관련하여 대답은 '모두 다릅니다'입니다. 대부분의 잠재적 인 요인을 선별하는 원리 (이론 또는 법칙이 아님)는 기여의 대부분이 1 차 조건에서 비롯되고 순서가 증가함에 따라 기여도가 감소한다는 것입니다 (소위 '계층 원칙'). 예를 들어 4 차 상호 작용이 가능하지만 가능성이 매우 낮거나 매우 작은 기여도를 제공합니다.반면에 많은 예측 변수가 상관 관계가있는 경우가 매우 일반적입니다 (즉, '다중 공선 성').
내 마지막 생각은 한 번에 하나씩 분석하는 것이 함정으로 가득 차 있다는 것입니다. 더 나은 접근 방식은 상관 관계에 대한 '주성분 분석'또는 상호 작용에 대한 '선형 모델'입니다.
Re : 변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?답장을 늦게 보내서 미안해. 상호 작용이라는 용어를 잘못 사용했습니다. 나는 예측 변수들 간의 상관 관계를 의미했습니다 (설명해 주셔서 감사합니다). 반응 변수는 출생 결과 (예 : 조산 예 / 아니오)입니다. 로지스틱 회귀 모델에서 다중 공선 성을 줄이기 위해 3 차 상호 작용을 통합 할시기를 어떻게 결정합니까?
Re : 변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?예측 변수간에 다중 공선 성이있는 경우 상호 작용 항을 모델에 추가해도 도움이되지 않습니다. 문제는 예측 변수 간의 다중 공선 성입니다. 모델에 효과를 추가하여 '수정'할 수 없습니다. 이외에 뿡 빵뀨 의 조언은 상관 된 예측 변수의 문제를 처리하는 데 더 능숙한 모델링 방법을 시도 할 수 있습니다. 부분 최소 제곱 또는 JMP Pro의 페널티 회귀 분석 방법 중 하나가 유용 할 수 있습니다. 내가 몇 년 전에 작성한이 JMP On Demand 웨비나를 보면 유익 할 것입니다. 나는 범주 형 응답 시나리오를 다룹니다. PLS 웨비나
Re : 변수에 여러 상호 작용이 있어도 괜찮습니까?이미 작성한 댓글 외에도 다음과 같은 생각을합니다. 다중 공선 성을 "수정"하는 유일한 방법은 모델에서 문제가되는 항을 제거하는 것입니다. 이렇게하지 않으면 모델의 유용성을 과도하게 추정하는 모델이 생성됩니다. 안타깝게도 상관 된 용어 중 제거해야하는 용어를 식별하는 데 확실한 통계 절차는 없습니다 (잠재 변수에서 PCA까지 몇 가지 사용 가능). 내 조언은 상황 (예측 변수 및 반응 변수)에 대한 지식을 사용하고 모델에서 예측 변수의 유용성을 고려하는 것입니다. 그런 다음 반복 ... 모델을 사용하여 다음 데이터 세트를 예측하고 재평가하고 수정하고 반복합니다.
